摘要：隨著教育信息化的發(fā)展，高職院校面臨提升學(xué)生綜合素質(zhì)的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)的興起為教育領(lǐng)域提供了新的解決方案，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能分析可以更精準(zhǔn)地理解學(xué)生需求和學(xué)習(xí)行為。旨在利用大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)構(gòu)建個性化教育和智能管理平臺，實現(xiàn)學(xué)習(xí)資源的精準(zhǔn)推薦和高效管理，提高教學(xué)質(zhì)量和學(xué)習(xí)效果，促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展并培養(yǎng)符合社會需求的高素質(zhì)人才。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；云計算技術(shù)；綜合素質(zhì)；學(xué)生管理

一、前言

當(dāng)前，傳統(tǒng)教學(xué)模式難以滿足個性化教育需求，資源分配和管理效率有待提高。大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)的興起為解決這些問題提供了新的契機，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能分析，這些技術(shù)能夠精準(zhǔn)理解高職院校學(xué)生需求，優(yōu)化教學(xué)和管理流程。利用大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)，可以實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)和智能化管理，以此提升教學(xué)質(zhì)量和學(xué)習(xí)效果，從而促進(jìn)高職院校學(xué)生全面發(fā)展并培養(yǎng)更多符合社會需求的高素質(zhì)人才。

二、大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)在高職院校應(yīng)用的現(xiàn)狀

大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)在高職院校的應(yīng)用日益廣泛，逐步成為提升學(xué)生綜合素質(zhì)的重要工具。當(dāng)前，大多數(shù)高職院校已經(jīng)認(rèn)識到大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)在教育中的潛力，并開始在教學(xué)、管理和服務(wù)等方面進(jìn)行探索和實踐。在教學(xué)方面，通過數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，學(xué)校能夠更精準(zhǔn)地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和需求，從而制定個性化的教學(xué)方案提高教學(xué)效果。同時，云計算平臺的廣泛應(yīng)用使得在線教學(xué)和資源共享變得更加便捷高效，教師可以隨時隨地上傳和訪問教學(xué)資源，學(xué)生也能夠更加靈活地進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。在管理方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)幫助高職院校實現(xiàn)了對學(xué)生行為和學(xué)習(xí)效果的全面監(jiān)控和分析，從而做出科學(xué)的決策，提高管理效率。此外，云計算技術(shù)還大大提升了教育信息化水平，優(yōu)化了教育資源配置，推動了智慧校園的建設(shè)。然而，當(dāng)前應(yīng)用過程中也存在一些弊端，例如，數(shù)據(jù)隱私和安全問題、技術(shù)人員短缺、師生對新技術(shù)的接受度不高等。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在學(xué)生綜合素質(zhì)提升中的應(yīng)用

（一）數(shù)據(jù)采集

在學(xué)生綜合素質(zhì)提升中數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，然而數(shù)據(jù)采集過程中面臨著多方面的挑戰(zhàn)和問題，數(shù)據(jù)來源的多樣性和復(fù)雜性給數(shù)據(jù)采集帶來了困難。學(xué)生的綜合素質(zhì)涉及學(xué)業(yè)成績、課堂表現(xiàn)、課外活動、心理健康、社會實踐等多個方面，每個方面的數(shù)據(jù)來源和格式各不相同，需要通過多種渠道和手段進(jìn)行采集。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性也是一個重要問題，由于數(shù)據(jù)采集過程中可能存在人為因素的干擾，數(shù)據(jù)的真實性和完整性難以保證。數(shù)據(jù)采集過程中還需考慮學(xué)生的隱私保護，確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸和存儲過程中的安全性。為了優(yōu)化數(shù)據(jù)采集過程，應(yīng)建立完善的數(shù)據(jù)采集體系，明確數(shù)據(jù)采集的內(nèi)容、渠道和方法。利用教育管理系統(tǒng)和校園管理系統(tǒng)，實現(xiàn)對學(xué)生學(xué)業(yè)成績、課堂表現(xiàn)等數(shù)據(jù)的自動化采集。通過在線問卷和調(diào)查工具，獲取學(xué)生的心理健康和社會實踐等數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)清洗工具和技術(shù)，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗、去重、補全等處理，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，加強數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。同時，建立健全的數(shù)據(jù)隱私保護機制，確保學(xué)生數(shù)據(jù)在采集、傳輸和存儲過程中的安全性，采用數(shù)據(jù)加密、訪問控制、匿名化處理等技術(shù)手段，保護學(xué)生的隱私信息[1]。

（二）數(shù)據(jù)存儲與管理

在學(xué)生綜合素質(zhì)提升過程中數(shù)據(jù)存儲與管理是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)，面臨著海量數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理復(fù)雜、數(shù)據(jù)安全和隱私保護等諸多挑戰(zhàn)。在數(shù)據(jù)存儲方面，需要解決存儲空間的擴展性和數(shù)據(jù)訪問的高效性問題，分布式存儲系統(tǒng)和云存儲技術(shù)可以有效應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的存儲需求。采用分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop HDFS，數(shù)據(jù)可以被存儲在多個節(jié)點上實現(xiàn)高可用性和擴展性。云存儲技術(shù)，如Amazon S3、阿里云OSS等可以提供彈性的存儲空間，滿足動態(tài)變化的數(shù)據(jù)存儲需求，并通過冗余存儲和多重備份保證數(shù)據(jù)的高可靠性。在數(shù)據(jù)管理方面，面對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)需要有效的數(shù)據(jù)整合和管理技術(shù)。數(shù)據(jù)湖技術(shù)可以將結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲和管理，提供靈活的數(shù)據(jù)處理和分析能力，同時使用元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)有助于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、索引和檢索，提高數(shù)據(jù)管理的效率。同時，數(shù)據(jù)安全和隱私保護是數(shù)據(jù)存儲與管理中的關(guān)鍵問題，數(shù)據(jù)在存儲和傳輸過程中容易受到未授權(quán)訪問和攻擊，需要采取嚴(yán)格的安全措施。用數(shù)據(jù)加密技術(shù)在存儲和傳輸階段對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，防止數(shù)據(jù)被泄露和竊取。通過上述對策能夠有效解決數(shù)據(jù)存儲與管理中的問題，為職業(yè)院校學(xué)生綜合素質(zhì)提升提供可靠的數(shù)據(jù)支持和保障。

（三）數(shù)據(jù)分析與挖掘

數(shù)據(jù)的分析與挖掘旨在從大量復(fù)雜的教育數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識，以支持個性化教育和決策。在數(shù)據(jù)分析方面，面臨多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合和處理需求，使用數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理技術(shù)可以解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，通過標(biāo)準(zhǔn)化、去重、補全等操作提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。采用分布式計算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark，可以實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行處理和分析，提升數(shù)據(jù)處理效率。機器學(xué)習(xí)算法在教育數(shù)據(jù)分析中具有重要作用，應(yīng)用監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等算法，可以進(jìn)行學(xué)生成績預(yù)測、學(xué)習(xí)行為分析和個性化學(xué)習(xí)路徑推薦，使用Python、R等編程語言和TensorFlow、Scikit-learn等機器學(xué)習(xí)庫可以構(gòu)建和訓(xùn)練各種預(yù)測模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生綜合素質(zhì)提升中同樣關(guān)鍵，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析和分類技術(shù)，揭示學(xué)生學(xué)習(xí)行為與成績之間的內(nèi)在聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)學(xué)生群體的特征和規(guī)律。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，如Apriori算法可以找出學(xué)生學(xué)習(xí)行為與成績的關(guān)聯(lián)模式。聚類分析，如K-means算法可以將學(xué)生分為不同的學(xué)習(xí)群體進(jìn)行差異化教學(xué)。數(shù)據(jù)分析與挖掘過程中數(shù)據(jù)隱私保護和安全同樣需要重視，采用數(shù)據(jù)匿名化和脫敏技術(shù)可以有效保護學(xué)生的隱私，數(shù)據(jù)分析團隊?wèi)?yīng)具備專業(yè)技能和知識，學(xué)校應(yīng)加強數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)的培訓(xùn)，提升教師和技術(shù)人員的能力[2]。

四、云計算技術(shù)在學(xué)生綜合素質(zhì)提升中的應(yīng)用

（一）云基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

云基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)具備強大的計算和存儲能力，能夠支持各種教育應(yīng)用和服務(wù)的高效運行。在云基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的過程中需要解決資源彈性擴展、高可靠性和高可用性的問題。采用公有云、私有云和混合云架構(gòu)可以靈活配置資源，滿足不同需求。公有云，如Amazon Web Services（AWS）、阿里云和Microsoft Azure等提供按需分配的計算和存儲資源，支持大規(guī)模并發(fā)訪問和高效處理。私有云則是通過構(gòu)建內(nèi)部數(shù)據(jù)中心提供定制化和高安全性的服務(wù)，適用于對數(shù)據(jù)隱私要求高的場景?；旌显茖⒐性坪退接性平Y(jié)合實現(xiàn)資源的靈活調(diào)度和優(yōu)化配置，能夠有效兼顧安全性和靈活性。同時，虛擬化技術(shù)在云基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中至關(guān)重要，使用VMware、KVM和Hyper-V等虛擬化平臺可以將物理資源抽象為虛擬資源，實現(xiàn)資源的高效利用和動態(tài)管理。安全性是云基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中的重要考量，全面部署防火墻、入侵檢測系統(tǒng)（IDS）和數(shù)據(jù)加密技術(shù)，保障數(shù)據(jù)的安全傳輸和存儲，防范潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)泄露。通過構(gòu)建完善的云基礎(chǔ)設(shè)施，能夠為學(xué)生綜合素質(zhì)提升提供強大的技術(shù)支持和資源保障，促進(jìn)教育信息化和智能化的發(fā)展[3]。

（二）云平臺搭建

在學(xué)生綜合素質(zhì)提升過程中，云平臺搭建是云計算技術(shù)應(yīng)用的重要步驟，為教育應(yīng)用提供靈活、高效、安全的運行環(huán)境。云平臺搭建需要解決平臺架構(gòu)設(shè)計、資源管理、應(yīng)用部署和安全保障等問題。使用云服務(wù)提供商，如AWS、阿里云和Azure可以利用其成熟的基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)快速構(gòu)建云平臺。選擇適合的云計算模式（IaaS、PaaS、SaaS）非常重要。IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）提供虛擬化的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源，PaaS（平臺即服務(wù)）提供應(yīng)用開發(fā)和部署環(huán)境，SaaS（軟件即服務(wù)）提供現(xiàn)成的應(yīng)用軟件服務(wù)，根據(jù)具體需求選擇合適的模式可以提高平臺的靈活性和可用性。虛擬化和容器化技術(shù)在云平臺搭建中起到關(guān)鍵作用，使用虛擬化技術(shù)，如VMware vSphere和Microsoft Hyper-V可以將物理資源抽象為虛擬資源，實現(xiàn)資源的靈活分配和管理。同時，安全性和合規(guī)性是云平臺搭建中的重要考量，通過部署防火墻、虛擬私有云（VPC）、身份和訪問管理（IAM）等安全技術(shù)，可以保障平臺和數(shù)據(jù)的安全。數(shù)據(jù)加密技術(shù)在傳輸和存儲過程中保護敏感信息。入侵檢測和防護系統(tǒng)（IDS/IPS）實時監(jiān)控和防御潛在的安全威脅。日志管理和監(jiān)控工具，如ELK（Elasticsearch，Logstash，Kibana）和Prometheus可以提供實時的系統(tǒng)監(jiān)控和日志分析，及時發(fā)現(xiàn)和解決問題，保障平臺的穩(wěn)定運行。通過合理設(shè)計云平臺架構(gòu)、采用虛擬化和容器化技術(shù)、加強資源管理和安全防護，可以構(gòu)建一個高效、安全、靈活的云平臺，為學(xué)生綜合素質(zhì)提升提供強大的技術(shù)支持和服務(wù)保障。

（三）云計算安全

云計算安全能夠有效保護數(shù)據(jù)和應(yīng)用免受未授權(quán)訪問、泄露和攻擊，云計算環(huán)境面臨的安全威脅包括數(shù)據(jù)泄露、網(wǎng)絡(luò)攻擊、惡意軟件和內(nèi)部威脅等，需要綜合運用多種技術(shù)和策略來保障系統(tǒng)的安全性和可靠性。數(shù)據(jù)加密技術(shù)在云計算安全中扮演重要角色，通過對數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的加密，確保只有被授權(quán)用戶才能訪問敏感信息，常用的加密算法包括AES、RSA和SHA等。身份和訪問管理（IAM）是云安全的核心組件，對用戶和角色進(jìn)行嚴(yán)格的權(quán)限控制確保用戶只能訪問權(quán)限范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)和資源，常見的IAM工具包括AWS IAM和Azure AD。網(wǎng)絡(luò)安全是云計算安全的重要方面，使用虛擬私有云（VPC）技術(shù)可以將云資源隔離在一個私有網(wǎng)絡(luò)中防止外部未授權(quán)訪問。部署防火墻和入侵檢測系統(tǒng)（IDS）能夠?qū)崟r監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量，識別和阻止異?；顒雍蜐撛谕{。采用多因素認(rèn)證（MFA）增強用戶身份驗證，減少賬號被盜的風(fēng)險。在應(yīng)用安全方面使用安全開發(fā)生命周期（SDL）方法，可以在應(yīng)用開發(fā)的各個階段進(jìn)行安全審查和測試，確保應(yīng)用程序的安全性；采用容器安全技術(shù)，如Docker Bench for Security和Kubernetes RBAC可以保護容器化應(yīng)用免受攻擊和未授權(quán)訪問。應(yīng)用綜合運用數(shù)據(jù)加密、IAM、網(wǎng)絡(luò)安全、應(yīng)用安全、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)、日志管理和安全審計等技術(shù)和策略，構(gòu)建一個安全可靠的云計算環(huán)境，為學(xué)生綜合素質(zhì)提升提供堅實的安全保障[4]。

五、大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)在學(xué)生綜合素質(zhì)提升中的集成應(yīng)用

（一）個性化學(xué)習(xí)方案制定

學(xué)生綜合素質(zhì)提升過程中，大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)的集成應(yīng)用能夠有效推動個性化學(xué)習(xí)方案的制定。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，教育機構(gòu)可以從多種數(shù)據(jù)源采集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、興趣偏好、成績表現(xiàn)和心理健康等信息，構(gòu)建全面的學(xué)生畫像。云計算技術(shù)提供了強大的計算和存儲能力，支持對海量數(shù)據(jù)的實時處理和分析。采用機器學(xué)習(xí)算法，如協(xié)同過濾和深度學(xué)習(xí)可以從學(xué)生數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的學(xué)習(xí)模式和需求，生成個性化的學(xué)習(xí)建議和方案。為了實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)方案的動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，應(yīng)構(gòu)建基于云的教育管理平臺，該平臺集成數(shù)據(jù)分析、資源管理和學(xué)習(xí)路徑推薦等功能，使用分布式計算框架，如Apache Spark高效處理和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，及時更新學(xué)習(xí)方案。同時，數(shù)據(jù)隱私和安全是個性化學(xué)習(xí)方案制定中的重要考量，采用數(shù)據(jù)加密、訪問控制和匿名化處理等技術(shù)，保護學(xué)生的個人隱私和數(shù)據(jù)安全。學(xué)校應(yīng)制定明確的數(shù)據(jù)使用和保護政策，確保數(shù)據(jù)在采集、存儲和分析過程中的合法性和安全性。為提升個性化學(xué)習(xí)方案的實施效果，教師需要具備數(shù)據(jù)分析和技術(shù)應(yīng)用的能力，學(xué)校應(yīng)提供相關(guān)培訓(xùn)和技術(shù)支持，提高教師對大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)的理解和應(yīng)用水平[5]。

（二）智能推薦系統(tǒng)

智能推薦系統(tǒng)通過收集和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、興趣偏好、成績表現(xiàn)等數(shù)據(jù)，生成個性化的學(xué)習(xí)資源和課程推薦。大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)據(jù)采集、清洗、處理和分析方面提供了堅實的基礎(chǔ)，整合多種數(shù)據(jù)源，如學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（LMS）、在線學(xué)習(xí)平臺和學(xué)生信息系統(tǒng)，建立全面的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖。數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理技術(shù)確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，為推薦算法提供可靠的數(shù)據(jù)輸入。云計算技術(shù)提供了強大的計算和存儲能力，支持智能推薦系統(tǒng)的實時處理和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，使用分布式計算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark可以高效處理海量數(shù)據(jù)，縮短數(shù)據(jù)分析和推薦的響應(yīng)時間。機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮關(guān)鍵作用，常用的算法包括協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦和混合推薦模型。通過大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)的集成應(yīng)用，智能推薦系統(tǒng)能夠為學(xué)生提供個性化、動態(tài)調(diào)整的學(xué)習(xí)資源推薦，提升學(xué)習(xí)效果和綜合素質(zhì)。構(gòu)建基于云的推薦系統(tǒng)平臺，應(yīng)用協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦和混合推薦等算法保障數(shù)據(jù)隱私和安全。提供教師培訓(xùn)和技術(shù)支持，能夠有效推動智能推薦系統(tǒng)的發(fā)展，為學(xué)生提供精準(zhǔn)和優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)服務(wù)。

（三）教育數(shù)據(jù)分析平臺

大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)的集成應(yīng)用能夠有效支持教育數(shù)據(jù)分析平臺的構(gòu)建。教育數(shù)據(jù)分析平臺通過整合和分析來自多個數(shù)據(jù)源的信息，如學(xué)生成績、出勤記錄、課堂參與度、在線學(xué)習(xí)行為和心理健康狀況，提供全面的數(shù)據(jù)支持，幫助教育決策和個性化教學(xué)的實施。大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和分析方面提供了堅實的基礎(chǔ)，建立數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖可以將結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理。使用ETL（抽取、轉(zhuǎn)換、加載）工具，如Apache Nifi和Talend對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和集成，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。云計算技術(shù)提供了強大的計算和存儲能力，支持教育數(shù)據(jù)分析平臺的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和實時分析。使用分布式計算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark，可以并行處理海量數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理的效率和速度。云存儲服務(wù)，如Amazon S3和阿里云OSS提供了高可用性和低成本的數(shù)據(jù)存儲解決方案，支持海量數(shù)據(jù)的長期存儲和快速訪問。大數(shù)據(jù)分析工具，如Apache Hive、Apache Pig和Presto能夠?qū)Υ笠?guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜查詢和分析，生成有價值的教育數(shù)據(jù)洞察。同時，數(shù)據(jù)隱私和安全是教育數(shù)據(jù)分析平臺中的重要考量，采用數(shù)據(jù)加密、訪問控制和匿名化處理等技術(shù)，可以保障學(xué)生數(shù)據(jù)的安全和隱私保護。上述措施能夠有效推動教育數(shù)據(jù)分析平臺的發(fā)展，為學(xué)生提供精準(zhǔn)和優(yōu)質(zhì)的教育服務(wù)。

六、結(jié)語

利用大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)優(yōu)化高職院校學(xué)生綜合素質(zhì)提升項目，能夠全面提升教育質(zhì)量和學(xué)生發(fā)展水平。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過收集和分析學(xué)生的多維度信息，構(gòu)建詳細(xì)的學(xué)生畫像，為個性化教育和精準(zhǔn)管理提供數(shù)據(jù)支持。云計算技術(shù)提供強大的計算和存儲能力，支持教育平臺的構(gòu)建與實時運行，實現(xiàn)學(xué)習(xí)資源和管理服務(wù)的隨時隨地訪問。智能推薦系統(tǒng)、虛擬輔導(dǎo)和自動評估等應(yīng)用，大幅提升了學(xué)習(xí)效率和教學(xué)效果。同時，通過大數(shù)據(jù)分析和云計算管理，學(xué)校能夠制定科學(xué)的管理策略和個性化的支持措施，優(yōu)化教育資源配置和學(xué)生管理。未來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，高職院校將更加有效地培養(yǎng)符合社會需求的高素質(zhì)人才，實現(xiàn)教育的智能化和個性化。

參考文獻(xiàn)

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[4]呂明，徐暢，徐杏玉.大數(shù)據(jù)背景下高職院校學(xué)生綜合素質(zhì)教育管理平臺功能挖掘研究——以常州信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院為例[J].泰州職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報，2019，19（03）：18-21.

[5]黃素晶.高校學(xué)生綜合素質(zhì)平臺建設(shè)探析——以廣東藥科大學(xué)“化工活動節(jié)”文化品牌為例[J].新西部，2018（32）：61+65.

基金項目：廣西教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃2023年度學(xué)校黨的建設(shè)工作等十個專項課題“基于大數(shù)據(jù)理論與技術(shù)雙驅(qū)動的高職生綜合素質(zhì)評價體系構(gòu)建與研究”（項目編號：2023ZJY574）

作者單位：廖芳芳，廣西物流職業(yè)技術(shù)學(xué)院；曹子坤，廣西壯族自治區(qū)貴港市道路運輸發(fā)展中心

■ 責(zé)任編輯：王穎振、楊惠娟